概述
发现在国内缺乏对colab和kaggle中使用TensorBoard可视化的中文资料，要自立自强。
在colab和kaggle内核的Jupyter notebook中如何可视化深度学习模型的参数对于我们分析模型具有很大的意义，相比tensorflow, pytorch缺乏一些的可视化生态包，但是幸好pytorch1.1官方添加了tensorboard的库，可以直接从TORCH.UTILS.TENSORBOARD 调用。但是就目前的使用体验和反应，还是建议直接使用tensorboardX包在pytorch中进行可视化。
相比本地机中使用notebook进行可视化，在这种远程的notebook中如果使用魔法函数
！tensorboard --logdir会导致你无法打开tensorboard的http服务（也就是网址）。本文使用一种简单的方法，通过tensorboardX在notebook可视化pytorch模型参数。
第一步import tensorboardX （如何使用tensorboardX请参考reference）：
from tensorboardX import SummaryWriter第二步初始化一个 SummaryWriter实例：
writer = SummaryWriter()第三步：
%load_ext tensorboard.notebook第四步把你模型需要在tensorboard中可视化的参数写入writer：
第五步：
%tensorboard --logdir ./接下来你就可以训练你的模型了，而且在边训练的时候可以边看到模型参数的变化。
reference：
1 . tensorboardX官方
lanpa/tensorboardXgithub.com
2.How to use Tensorboard with PyTorch in Google Colab
https://medium.com/looka-engineering/how-to-use-tensorboard-with-pytorch-in-google-colab-1f76a938bc34medium.com最后
以上就是敏感滑板为你收集整理的tensorboard使用_notebook+Pytorch在colab和kaggle中使用TensorBoard可视化的全部内容，希望文章能够帮你解决tensorboard使用_notebook+Pytorch在colab和kaggle中使用TensorBoard可视化所遇到的程序开发问题。
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